Se escribe código dentro de un script como sigue:

Este código sirve para todo el documento.

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title: "Alumnado UCM"
author: "Andrea Martín-Gallego"
date: "r Sys.Date()"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    theme: journal # cambio el looking
    source_code: embed
    logo: woman.png 
 
---

Se escribe código dentro de un script como sigue: 

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(readr) 
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(DT)
library(plotly)

df <- read_delim("datos_tratados.csv", delim = ";")
df$CURSO <- factor(df$CURSO)
df$CENTRO <- factor(df$CENTRO)

# Agrupamoslos datos por curso
grouped_data <- df %>%
  group_by(CURSO) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), sum))

# creo el dataframe que calcula totales por género.
df_4_M <- select(grouped_data,CURSO,TOTAL_MUJERES)
df_4_H <- select(grouped_data,CURSO,TOTAL_HOMBRES)
colnames(df_4_M)[2] <-"TOTAL"
colnames(df_4_H)[2] <-"TOTAL"

df_4_M$GÉNERO <- rep('Mujer', times = nrow(df_4_M))
df_4_H$GÉNERO <- rep('Hombre', times = nrow(df_4_H))

df_5 <- bind_rows(df_4_M,df_4_H)

```

Este código sirve para todo el documento. 

# Página 1
## Columna 1
### Tabla de datos
```{r}
# Crear una tabla interactiva con DT
tabla_interactiva  <- datatable(df, options = list( pageLength = 25))
tabla_interactiva
```

La tabla de datos es mi componente. 

Las tablas interactivas son datos tabulares con controles de ordenación, filtro y paginación. Pageleght indica el número de filas visibles! que tengo en mi tabla de datos.


## Columna 2

### Total de alumnos por curso

Los gráficos estáticos se crean con ggplot. Tiene parámetros que permiten redimensionar el gráfico. 
Voy a ver el total de alumnos por curso.

1. __Paso 1__
2. __Paso 2__


```{r fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(df, aes(x = CURSO, y = TOTAL)) +
  geom_col() +
  labs(title = "U.C.M.", x = "Curso", y = "Total de alumno/as.",
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8))
```


# Página 2

## columna

### Componente dinámico con ggplot + plotly (no title)

Para crear gráficos dinámicos uso plotly en combinación con ggplot. 

```{r}
g1 <-ggplot(df_5, aes(x = CURSO, y = TOTAL, fill = GÉNERO)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Total de Alumnos",
       x = "CURSO",
       y = "Total") +
  scale_fill_manual(values = c("Mujer" = "blue", "Hombre" = "red")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8))

g2 <- ggplotly(g1) #aquí convierto el ggplot en plotly
g2
```

### Componente estático con ggplot 
```{R}
df_3 <- filter(df, CENTRO == "DERECHO" | CENTRO == "CIENCIAS_DE_LA_INFORMACION")

df_3$CURSO <- factor(df_3$CURSO)
df_3$CENTRO <- factor(df_3$CENTRO)
df_4_M <- select(df_3,CURSO,CENTRO,TOTAL_MUJERES)
df_4_H <- select(df_3,CURSO,CENTRO,TOTAL_HOMBRES)

colnames(df_4_M)[3] <-"TOTAL"
colnames(df_4_H)[3] <-"TOTAL"

df_4_M$GÉNERO <- rep('Mujer', times = nrow(df_4_M))
df_4_H$GÉNERO <- rep('Hombre', times = nrow(df_4_H))

# Ahora uno las tablas de Hombre y Mujer

df_5 <- bind_rows(df_4_M,df_4_H)


g1 <-ggplot(df_5) +
  geom_boxplot(aes(y=TOTAL, x = CENTRO, fill = GÉNERO) ) +
  labs(title = "Distribución de las mujeres y hombres que estudian en la UCM",
       subtitle = "Gráficos de cajas, (geom_boxplot).",
       x = " ",
       y = "Número de estudiantes \n ",
       caption = "Fuente: El Centro de Inteligencia Institucional, UCM."
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(size = 10),
        #arriba(top), izquierda (left), derecha (right)
        legend.position = "top",
  )
g1
```


# Prueba 

## Columna 1

### Componente estático de Fac. Ciencias. 

```{R}
#creo mi base de datos
ciencias <- filter(df, CENTRO == "MATEMATICAS" | CENTRO == "BIOLOGICAS" | CENTRO == "QUIMICAS" | CENTRO == "FISICAS")

# elaboro gráfico estático

gciencias1 <- ggplot(ciencias) +
  geom_col(aes(x = CURSO, y = TOTAL, fill = CENTRO), position = "fill") +  # position fill es para que llene las barras hasta arriba 
  labs(title = "Gráfico evolución proporciones Fac. Ciencias",
    subtitle = "Gráfico con fill = CENTRO y position = fill",
       x = "Curso",
       y = "Total de alumno/as.",
       caption = "Datos tomados del Centro de Inteligencia Institucional, U.C.M."
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8),
        # arriba(top), izquierda (left), derecha (right), abajo (bottom)
        legend.position = "right"  
  ) +
  theme_minimal() +
scale_fill_manual(
  values = c(
    "MATEMATICAS" = "indianred3",
    "BIOLOGICAS" = "pink",
    "QUIMICAS" = "indianred4",
    "FISICAS" = "indianred2"
  )
)
gciencias1
``` 

## COlumna 2
### Componente dinámico de Fac. Ciencias. 

```{R}
#creo mi base de datos
ciencias <- filter(df, CENTRO == "MATEMATICAS" | CENTRO == "BIOLOGICAS" | CENTRO == "QUIMICAS" | CENTRO == "FISICAS")

# elaboro gráfico estático

gciencias2 <- ggplot(ciencias) +
  geom_col(aes(x = CURSO, y = TOTAL, fill = CENTRO), position = "fill") +  # position fill es para que llene las barras hasta arriba 
  labs(title = "Gráfico evolución proporciones Fac. Ciencias",
    subtitle = "Gráfico con fill = CENTRO y position = fill",
       x = "Curso",
       y = "Total de alumno/as.",
       caption = "Datos tomados del Centro de Inteligencia Institucional, U.C.M."
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8),
        # arriba(top), izquierda (left), derecha (right), abajo (bottom)
        legend.position = "right"  
  ) +
  theme_minimal() +
scale_fill_manual(
  values = c(
    "MATEMATICAS" = "indianred3",
    "BIOLOGICAS" = "pink",
    "QUIMICAS" = "indianred4",
    "FISICAS" = "indianred2"
  )
)

#lo dinamizo
gciencias2<- ggplotly(gciencias2)
gciencias2
```